DuckDB vs MongoDB

DuckDB 概述

DuckDB 是一个进程内 SQL OLAP（在线分析处理）数据库管理系统。它被设计为简单、快速且功能丰富。DuckDB 可用于处理和分析表格数据集，例如 CSV 或 Parquet 文件。它提供丰富的 SQL 方言，支持事务、持久性、广泛的 SQL 查询以及 Parquet 和 CSV 文件的直接查询。DuckDB 构建于矢量化引擎之上，该引擎针对分析进行了优化，并支持并行查询处理。它被设计为易于安装和使用，没有外部依赖项，并支持多种编程语言。

MongoDB 概述

MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年推出。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。其易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持使其在各个行业和应用中得到广泛采用。

DuckDB 用于时序数据

DuckDB 可以有效地用于时序数据。它支持处理和分析表格数据集，其中可以包括存储在 CSV 或 Parquet 文件中的时序数据。凭借其优化的分析引擎和对复杂 SQL 查询的支持，DuckDB 可以高效地执行聚合、连接和其他时序分析操作。但是，重要的是要注意，DuckDB 不是专门为时序数据管理而设计的，并且可能没有像某些专用时序数据库那样针对时序分析的专门功能。

MongoDB 用于时序数据

尽管 MongoDB 是一个通用的 NoSQL 数据库，但它可以用于存储和处理时序数据。MongoDB 灵活的数据模型允许轻松适应时序数据不断演变的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，这些索引会在指定时间段后自动过期旧数据，使其适用于管理具有有限存储容量的大量时序数据。MongoDB 最近还为时序用例添加了自定义列式存储引擎和时序集合，旨在提高默认 MongoDB 存储引擎在数据压缩和查询性能方面的性能。

DuckDB 关键概念

• 进程内：DuckDB 在进程内运行，这意味着它在与使用它的应用程序相同的进程中运行，而无需单独的服务器。
• OLAP：DuckDB 是一个 OLAP 数据库，这意味着它针对分析查询处理进行了优化。
• 矢量化引擎：DuckDB 利用矢量化引擎，该引擎对批量数据进行操作，从而提高查询性能。
• 事务：DuckDB 支持事务操作，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID) 属性。
• SQL 方言：DuckDB 提供丰富的 SQL 方言，具有高级功能，例如任意和嵌套相关子查询、窗口函数、排序规则以及对数组和结构体等复杂类型的支持

MongoDB 关键概念

MongoDB 特有的一些关键术语和概念包括

• 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档的组。
• 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，其中包含一组文档。
• 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以称为 BSON（二进制 JSON）的类似 JSON 的格式存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
• 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
• 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。

DuckDB 架构

DuckDB 遵循进程内架构，在与应用程序相同的进程中运行。它是一个面向关系的表数据库管理系统，支持 SQL 查询以生成分析结果。DuckDB 使用 C++11 构建，旨在没有外部依赖项。它可以编译为单个文件，使其易于安装和集成到应用程序中。

MongoDB 架构

MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，该结构允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过基于分片键在多台服务器之间分发数据来实现水平扩展和负载均衡。